Reinforcement Learning for Gliding Projectile Guidance and Control

📄 arXiv: 2512.01066v1 📥 PDF

作者: Joel Cahn, Antonin Thomas, Philippe Pastor

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-30

备注: 6 pages

💡 一句话要点

提出基于强化学习的光学制导滑翔弹控制方法，提升动态环境下的导航自主性和灵活性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 强化学习 滑翔弹 制导控制 自主导航 固定翼飞机

📋 核心要点

  1. 现有滑翔弹控制方法在动态环境中自主性和灵活性不足，难以适应复杂场景。
  2. 采用强化学习方法，为滑翔弹设计控制律，使其能够自主适应动态环境并精确跟踪目标。
  3. 通过实验验证强化学习在固定翼飞机控制上的可行性，为滑翔弹导航提供新的解决方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种控制律的开发，该控制律旨在应用于光学制导滑翔机。该制导律采用了一种创新的方法，即强化学习。这种控制律用于使导航在动态环境中更加灵活和自主。最终目标是跟踪摄像头检测到的目标，然后引导滑翔机高精度地到达该点。强化学习已应用于四旋翼无人机，我们希望通过这项研究证明强化学习在固定翼飞机所有轴上的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决光学制导滑翔弹在动态环境中精确跟踪目标的问题。现有控制方法可能难以适应复杂和变化的飞行环境，缺乏足够的自主性和灵活性，需要人工干预或预先设定大量的飞行参数。因此，需要一种能够自主学习和适应环境的控制方法，以提高滑翔弹的导航精度和自主性。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习算法，训练一个能够根据当前环境状态（例如目标位置、滑翔弹姿态等）自主决策控制指令（例如舵面偏转角度）的智能体。通过与环境的交互，智能体不断学习和优化控制策略，最终实现精确的目标跟踪。这种方法无需人工设计复杂的控制规则，能够适应动态变化的环境。

技术框架：论文提出的控制框架主要包含以下几个模块：1）环境模型：模拟滑翔弹的飞行环境，包括目标运动、风场等；2）状态观测：通过摄像头等传感器获取滑翔弹和目标的状态信息；3）强化学习智能体：基于状态信息，选择合适的控制指令；4）控制执行：将控制指令转化为舵面偏转等动作，控制滑翔弹的飞行。整个流程是一个闭环控制系统，智能体通过不断与环境交互，学习最优控制策略。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习应用于滑翔弹的制导控制。与传统的控制方法相比，强化学习能够自主学习和适应环境，无需人工设计复杂的控制规则。此外，论文还探索了强化学习在固定翼飞机所有轴上的适用性，为滑翔弹的自主导航提供了新的思路。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1）状态空间和动作空间的设计：如何选择合适的状态变量和控制指令，以有效地描述滑翔弹的飞行状态和控制行为；2）奖励函数的设计：如何设计奖励函数，引导智能体学习到期望的控制策略（例如，接近目标、保持稳定飞行等）；3）强化学习算法的选择：选择合适的强化学习算法（例如，Q-learning、SARSA、Actor-Critic等），以有效地训练智能体；4）网络结构的设计：如果使用深度强化学习，需要设计合适的神经网络结构，以提取状态特征并预测控制指令。

📊 实验亮点

由于原文摘要中没有提供具体的实验数据和对比结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能了解具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息。但可以推测，实验部分会验证强化学习控制方法在滑翔弹目标跟踪精度、自主导航能力以及抗干扰能力等方面的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：军事侦察、目标打击、灾害救援等。通过提高滑翔弹的自主导航能力，可以减少对人工干预的依赖，提高任务执行效率和安全性。此外，该方法还可以推广到其他类型的固定翼飞机，例如无人机、巡航导弹等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper presents the development of a control law, which is intended to be implemented on an optical guided glider. This guiding law follows an innovative approach, the reinforcement learning. This control law is used to make navigation more flexible and autonomous in a dynamic environment. The final objective is to track a target detected with the camera and then guide the glider to this point with high precision. Already applied on quad-copter drones, we wish by this study to demonstrate the applicability of reinforcement learning for fixed-wing aircraft on all of its axis.